• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1328-1331
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰 내장 가속도 센서를 이용한 2단계 행위 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 행위 인식 시스템에서는 행위 별 시간에 따른 가속도 센서 데이터의 변화 패턴을 충분히 반영하기 위해, 1단계 분류에서는 결정트리 모델 학습과 분류를 수행하고, 2단계 분류에서는 1단계 분류 결과들의 시퀀스를 이용하여 HMM모델 학습과 분류를 수행하였다. 또한, 본 논문에서는 특정 사용자나 스마트폰의 특정 위치, 방향 변화에도 견고한 행위 인식을 위하여, 동일한 행위에 대해 사용자와 스마트폰의 위치, 방향을 변경하면서 다양한 훈련 데이터를 수집하였다. 6720개의 가속도 센서 데이터를 이용하여 총 6가지 실내 행위들을 인식하기 위한 실험들을 수행하였고, 그 결과 높은 인식 성능을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.341-344
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• 2024

최근 랜섬웨어의 유포 증가로 인한 금전적 피해가 전세계적으로 급증하고 있다. 랜섬웨어는 사용자의 데이터를 암호화하여 금전을 요구하거나, 사용자의 중요하고 민감한 데이터를 파괴하여 사용하지 못하도록 피해를 입힌다. 이러한 피해를 막기 위해 파일의 API calls 이나, opcode 를 이용하는 탐지 및 분류 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 랜섬웨어를 효과적으로 탐지하기 위해 파일 PE 기능 값을 PCA 와 Wrapper 방법으로 데이터 전처리 후 머신러닝으로 학습하고, 학습한 모델을 활용하여 랜섬웨어를 정상과 악성으로 분류하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 실험 결과 RF 는 98.25%, DT 96.25%, SVM 95%, NB 83%의 분류 정확도를 보였으며, RF 모델에서 가장 높은 분류 정확도를 달성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.305-308
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• 2000

웹사이트 설계자의 주관적 판단에 의한 정적 하이퍼텍스트 링킹은 모든 사용자들에게 동일한 링크를 제공한다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하고, 각 사용자들의 브라우징 패턴에 적합한 웹 문서들을 동적 링크로 제공해주기 위한 여러 동적 링킹 시스템들이 제안되었다. 그러나 대부분의 동적 링킹 시스템들은 사용자의 현재 브라우징 패턴과 가장 유사한 패턴 정보만을 이용해 동적 링크를 제공하기 때문에 연관성이 없는 웹 문서들에 대한 링크를 수시로 제공한다는 또 다른 문제를 지니고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 한 응용 분야인 웹 마이닝 기법을 이용하여 웹 서버의 로그파일로부터 사용자들의 브라우징 패턴을 분석해내고, 다차원 데이터 집합에 적합한 Association Rule Hypergraph Partitioning(ARHP) 알고리즘을 이용하여 서로 연관성이 있는 웹 문서들을 분류한다. 사용자 브라우징 패턴 정보로부터 사용자에게 추천해줄 1차 링크 집합을 생성하고, 연관 웹 문서 정보를 이용하여 2차 링크 집합을 생성한다. 그리고 두 링크 집합에 공통으로 포함된 링크 집합만을 사용자에게 동적으로 추천해줌으로써 사용자가 보다 편리하고 정확하게 웹사이트를 브라우징 할 수 있도록 하는 동적 링킹 시스템을 제안한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.8 no.4
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• pp.177-184
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• 2010

Mobile phones users are not only able to use smart phone services in real time whenever and wherever they desire, but also they can acquire appropriate information that they need. The features of smart phone services and users are examined in this study because there are not enough studies on such unique features of smart phone services. In accordance with the results of the study the features of smart phone services and users can be categorized as follows: 1) the requisite features of smart phone services are immediate connectivity and. 2) The requisite features for smart phone users are user friendliness and user innovation. 3) The requisite features of smart phone technology are security and linkage.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.336-339
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• 2006

추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2531-2533
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• 2003

네트워크의 발달과 고성능 PC의 보급이 증가함에 따라 웹을 통한 이메일 사용량도 기하급수적으로 많아지고 있다. 또한 일반 사용자나 e-Commerce상에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일도 매일 같이 쏟아져 나와 사회적 문제점으로 부각되고 있는 현실이다. 본 연구에서는 이메일 사용자 개개인에 맞게 메일을 자동 관리해주는 웹 메일 개인화를 위한 에이전트(An Agent for Web Mail Personalization)를 제안하고자 한다. 사용자가 새로운 메일을 받게 되면 먼저 사용자의 메일 처리과정을 학습하고, 각각 개인에 맞는 룰을 형성하고, 만들어진 개인적 룰(Personal Rule)를 바탕으로 메일을 자동 관리한다. 제안된 에이전트는 카테고리 설정, 카테고리별 분류 및 저장, 불필요한 메일이나 스팸메일을 자동 삭제 해 주는 것이다. 또한 자동분류 외에 수신된 메일에 대한 추천 카테고리(Recommendation Category)를 사용자에게 고려하게 하는 기능도 추가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.463-464
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• 2019

본 논문은 기계학습을 기반으로 아두이노와 시리얼통신을 통한 사용자의 동작인식을 이용해 보다 간단하게 인터넷상의 원하는 동영상을 찾을 수 있는 검색시스템을 제작하고자 하였다. 이 검색시스템은 Python을 기반으로 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 패턴 분류를 사용하였으며 이를 통해 사용자의 동작을 입력받아 문자를 예측 할 수 있다. 사용자는 이 검색시스템을 사용하기 위하여 우선 문자에 대한 사용자의 동작입력을 통해 학습 데이터 셋을 만들어야 하며 그것을 SVM을 이용하여 학습 모델과 식별자를 만들고, 만들어진 분류기를 통하여 동작인식을 바탕으로 문자의 결과를 예측 할 수 있다. 최종적으로 사용자의 동작인식을 거쳐 만들어진 문자열을 이용해 인터넷 동영상 사이트인 Youtube를 통해 웹 크롤링하여 문자열과 관련 있는 동영상을 찾아준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.702-705
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• 2008

인터넷 사용자 증가에 따라 검색 엔진의 사용 또한 급격히 늘어나고 있는 추세이다. 국내외 다양한 검색 엔진들이 존재하지만 대부분의 자료들이 기본적인 카테고리별로 링크 횟수나 키워드 빈발 횟수에 따라 정렬이 되어 있다. 그러므로 사용자들은 수동적으로 정렬된 도메인들을 따라 가는 실정이다. 본 논문에서는 수동적인 서비스가 아닌 능동적인 서비스에 중점을 둔다. 특정 카테고리 내에서 접속한 사용자에게 최근 시점을 기준으로 가장 빈번하게 접속된 도메인 정보를 제공하여 시간의 단축과 유용한 서비스를 받도록 한다. 본 논문의 서비스 모델은 인터넷 사용자의 로그 데이터베이스와 도메인 데이터베이스를 기반으로 한다. 본 논문에서 제안하는 카테고리 분류 기법으로 두 데이터베이스를 통합하고 정제한다. 정제된 데이터들은 최종적으로 순차 패턴 마이닝 기법에 의해 최종 빈발 패턴을 추출 하게 되고 특정 카테고리에 접속한 사용자에게 도메인 형태로 변환 되어 서비스 하게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.552-554
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• 2003

전자우편은 기존 우편 기능을 대체하는 대표적인 정보 전달 수단으로 자리 잡고 있다. 전자매일 사용자의 증가에 따라 망은 기업들은 전자 메일을 통해 광고를 하게 되었다. 이에 따라 전자매일 사용자들은 인터넷 상에 개인 전자메일 주소가 노출됨으로 많은 스팸메일을 수신하게 되는데, 이것은 전자메일 사용자에게 많은 부담이 되고있다. 본 논문은 전자우편 문서내의 단어들을 대상으로 통계적 방법의 SVM을 이용하여 스팸메일을 필터링 하였으며, 학습 단계에서 단어 자질공간의 축소를 위해 DF값 변화에 따른 학습을 통하여 분류의 성능을 비교하였다. SVM의 성능 평가를 위해 확률적 방법의 나이브 베이지안과 벡터 모텔을 이용한 분류기와 성능을 비교함으로써 SVM 방법이 우수한 성능을 보임을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.552-555
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• 2011

최근 스마트폰, 태블릿 PC와 같은 모바일 스마트 디바이스(mobile smart devices)와 더불어 스마트 TV에 대한 관심이 크게 증가하면서 사용자들의 컨텐츠와 기능에 대한 요구 또한 다양해지고 있다. 스마트 TV가 컨텐츠와 기능적 측면에서 사용자의 편의와 재미, 그리고 유익함을 동시에 만족시키기 위해서는 더욱 지능화된 기능을 탑재할 필요가 있다. 일반적으로 남녀에 따라 TV를 시청하는 경향이 다르기 때문에 현재 TV를 시청하는 사용자의 성별분류(gender classification)를 통해 성별에 따른 따른 채널이나 광고, 응용 프로그램을 달리 제공하는 성별 기반의 스마트 TV 응용을 개발할 수 있게 된다. 본 논문에서는 스마트 TV 응용에 적합한 BGOLAM 기반의 성별분류 방법에 대해 제안하고, 실험을 통해 제안하는 방법의 적절성을 보인다.